能够解决复杂数学问题的人工智能系统可以让我们构建更强大的人工智能工具。
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上周，谷歌 DeepMind 在《自然》杂志上发表了一篇新论文，人工智能界对此议论纷纷。在这篇论文中，该实验室成功创建了一个可以解决复杂几何问题的人工智能系统。我的同事 June Kim 写道，这个名为 AlphaGeometry 的系统将语言模型与一种称为符号引擎的人工智能相结合，符号引擎使用符号和逻辑规则进行推理。 您可以在此处阅读有关 AlphaGeometry 的更多信息。
这是近几个月来人工智能世界第二次对数学感到兴奋。去年 11 月，谣言四起，有 报道 称 OpenAI 董事会闹剧（导致首席执行官 Sam Altman 暂时下台）是由一项新的强大人工智能突破引起的。据报道，该人工智能系统名为 Q*，可以解决复杂的数学计算。（该公司尚未对 Q* 发表评论，我们仍然不知道这是否与 Altman 下台有关。） 我在这篇文章中揭开了闹剧和炒作的面纱。
你不需要对数学很感兴趣就能明白为什么这些东西可能非常令人兴奋。数学对于人工智能模型来说真的非常难。复杂的数学，比如几何学，需要复杂的推理能力，许多人工智能研究人员认为，破解它的能力可能预示着更强大、更智能的系统。像 AlphaGeometry 这样的创新表明，我们正在接近拥有更像人类的推理能力的机器。这可以让我们构建更强大的人工智能工具，这些工具可以用来帮助数学家解方程，或许还能提供更好的辅导工具。
Wolfram Research 的 Conrad Wolfram 表示，这样的工作可以帮助我们利用计算机做出更好的决策，并变得更有逻辑性。该公司开发了 WolframAlpha，这是一款可以处理复杂数学问题的答案引擎。上周我在雅典的 EmTech Europe上见到了他。（我们将于 4 月在伦敦举办另一届！加入我们吗？ 我会去的！）
但有一个问题。他说，为了从人工智能中获益，人类也需要适应。我们需要更好地了解这项技术的工作原理，这样我们才能用计算机可以解决的方式来解决问题。
沃尔夫勒姆说：“随着计算机的进步，人类需要适应这一点，了解更多，获得更多的经验，了解它是否有效，哪里无效，哪里可以信任它，哪里不能信任它。”
沃尔夫勒姆认为，随着我们进入拥有更强大计算机的人工智能时代，人类需要采用“计算思维”，即定义和理解问题，然后将其分解成各个部分，以便计算机可以计算出答案。
他将这一时刻与 18 世纪末大众识字率的提高进行了比较，大众识字率的提高结束了只有精英才能读写的时代。
“率先做到这一点的国家在工业革命中获得了巨大的利益……现在我们需要大规模的计算素养，这相当于这一点。”
深度学习
卫星图像和人工智能如何帮助南非打击空间种族隔离
雷塞特杰·塞法拉在南非林波波省一个拥挤的小镇长大，与六个兄弟姐妹同住一间卧室。小镇居民主要是黑人，无法充分享受学校、医疗保健、公园和医院。但就在几英里外的林波波省，白人家庭住在宽敞漂亮的房子里，可以轻松享受所有这些东西。社区按经济和种族划分的物理划分只是南非种族隔离时代留下的有害遗产之一。
使用人工智能解决问题： Sefala 与 Gebru 于 2021 年成立的非营利性分布式人工智能研究所 (DAIR) 的计算机科学家 Nyalleng Moorosi 和 Timnit Gebru 一起，部署计算机视觉工具和卫星图像来分析种族隔离对住房的影响，最终希望他们的工作将有助于扭转这一趋势。 阅读更多 Abdullahi Tsanni 的文章。
位和字节
一种新的基于人工智能的风险预测系统可以帮助更早地发现致命的胰腺癌病例
。该系统的表现优于目前的诊断标准。未来，它可以在临床环境中用于识别可能从早期筛查或检测中受益的患者，帮助更早地发现疾病并挽救生命。（《麻省理工技术评论》）
Meta 称正在开发开源 AGI
你也是吗，扎克伯格？Meta 现在是一家 AGI 公司。在 Instagram Reels 视频中，首席执行官马克·扎克伯格宣布了一项新的长期目标，即构建开源“完整通用智能”。该公司正在通过将其生成 AI 和 AI 研究团队更紧密地联系在一起，并构建其 Llama 模型的下一个版本以及支持该模型的大规模计算基础设施来实现这一目标。（Meta）
阅读《人工智能法案》全文
欧盟 去年年底就《 人工智能法案》达成了政治协议。谈判人员仍在敲定法案的技术细节，法案还需要经过一轮审批才能生效。Euractiv 的 Luca Bertuzzi 获得了近900 页 的法案最终文本，并对其进行了与早期文本的比较。 以下是该法案的简化版本。
分享深度伪造的裸照可能很快会成为美国的联邦犯罪
上周，美国两党共同出台了《防止深度伪造亲密照片法案》。该法案可能禁止未经同意分享经过数字修改的裸照。该法案的起因是 新泽西州一所高中发生的一起事件 ，当时十几岁的男孩分享了他们女同学的人工智能生成的图片。（《华尔街日报》）
网络上“令人震惊”的数量已经是人工智能翻译的垃圾
亚马逊网络服务的研究人员发现，互联网上已经充斥着机器翻译的垃圾，尤其是非洲和全球南方使用的语言。网络上超过一半的句子都是机器翻译成其他语言的。这可能会对用于训练未来人工智能模型的数据质量产生严重后果。我 早在 2022 年就写过关于这种现象的文章。（ Vice）
